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最先进的目标检测网络依靠region proposal算法来假设目标的位置。SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等进展已经减少了这些检测网络的运行时间，暴露region proposal计算成为一个瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个region proposal网络(RPN)，该网络与检测网络 共享整个图像的卷积特征，从而使近乎零成本的region proposals成为可能。RPN是一个全卷积网络，可以同时在每个位置预测目标边界和目标分数。RPN通过端到端的训练，可以生成高质量的region proposals，由Fast R-CNN用于检测。我们将RPN和Fast R-CNN通过共享卷积特征进一步合并为一个单一的网络——使用最近流行的神经网络术语**“注意力”机制**，RPN组件告诉统一的网络看哪里。对于非常深的VGG-16模型[3]，我们的检测系统在GPU上的帧率为5fps(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007，2012和MS COCO数据集上实现了state-of-the-art的目标检测精度，每个图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015竞赛中，Faster R-CNN和RPN在多个比赛中获得第一名的记录。代码可公开获得。
Faster R-CNN论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf。
Keras实现：https://github.com/yizt/keras-faster-rcnn
a) 已经熟悉R-CNN、Fast R-CNN
b ) 了解预训练、迁移学习
c ) 感受野的计算
在图像中由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域，这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。
目标检测的最新进展由region proposal方法(例如[4])和基于区域的卷积神经网络(R-CNN)[5]成功驱动。尽管在[5]中最初开发的基于区域的CNN计算成本很高，但是由于跨proposal共享卷积，所以其成本已经大大降低了[1]，[2]。忽略花费在region proposal上的时间，最新典型代表:Fast R-CNN[2]利用非常深的网络[3]实现了接近实时的速率。现在，proposals是state-of-the-art检测系统预测时的计算瓶颈。
region proposal方法通常依赖廉价的特征和经济的推理方案。selective search[4]是最流行的方法之一，它贪婪地合并基于工程的低级特征 超像素。然而，与高效的检测网络[2]相比，selective search速度慢了一个数量级，在CPU实现中每张图像的耗时为2秒。EdgeBoxes[6]目前提供了在proposal质量和速度之间的最佳权衡，每张图像0.2秒。尽管如此，region proposal步骤仍然像检测网络那样消耗同样多的运行时间。
有人可能会注意到，基于区域的快速CNN利用了GPU，而在研究中使用的region proposal方法在CPU上实现，使得运行时间比较不公平。加速region proposal计算的一个显而易见的方法是将其在GPU上重新实现。这可能是一个有效的工程解决方案，但重新实现忽略了下游检测网络，因此错过了共享计算的重要机会。
在本文中，我们展示了算法的改变——用深度卷积神经网络计算region proposal——导致了一个优雅而有效的解决方案，在给定检测网络计算的情况下region proposal计算成本接近零。为此，我们引入了新的region proposal网络(RPN)，它与state-of-the-art目标检测网络共享卷积层[1]，[2]。测试时，通过共享卷积，计算region proposal的边际成本很小(例如，每张图像10ms)。
我们的观察是，基于区域的检测器所使用的卷积feature maps，如Fast R-CNN，也可以用于生成region proposal。在这些卷积特征之上，我们通过添加一些额外的卷积层来构建RPN，这些卷积层同时在规则网格上的每个位置上回归区域边界和目标评分。因此RPN是一种全卷积网络(FCN)[7]，可以针对生成检测proposals的任务进行端到端的训练。
RPN旨在有效预测具有广泛尺寸和长宽比的region proposal。与使用图像金字塔(图1，a)或滤波器金字塔(图1，b)的流行方法[8]，[9]，[1]相比，我们引入新的“anchor”边框作为多种尺寸和长宽比的参考。我们的方案可以被认为是回归参照金字塔(图1，c)，它避免了枚举多种尺寸或长宽比的图像或滤波器。这个模型在使用单尺寸图像进行训练和测试时表现良好，从而有利于运行速度。
为了统一RPN与Fast R-CNN 2]目标检测网络，我们提出了一种训练方案，交替进行精调region proposal任务，然后保持region proposal的固定，精调目标检测。该方案快速收敛，并产生两个任务之间共享卷积特征的统一网络。
我们在PASCAL VOC检测基准数据集上[11]综合评估了我们的方法，其中使用RPN的Fast R-CNN的检测精度优于使用Selective Search的Fast R-CNN这个强基准。同时，我们的方法在测试时几乎免除了selective search的所有计算负担——region proposal的实际运行时间仅为10毫秒。使用昂贵的非常深的模型[3]，我们的检测方法在GPU上仍然具有5fps的帧率(包括所有步骤)，因此在速度和精度上是实用的目标检测系统。我们还报告了在MS COCO数据集上[12]的结果，并研究了使用COCO数据 改进PASCAL VOC。代码可公开获得https://github.com/shaoqingren/faster_rcnn(MATLAB)和https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn(Python)。
这个手稿的基础版本是以前发表的[10]。从那时起，RPN和Faster R-CNN的框架已经被采用并推广到其他方法，如3D目标检测[13]，part-based检测[14]，实例分割[15]和image captioning[16]。我们快速和有效的目标检测系统也已经内置到商业系统中了,如Pinterest[17]，并报告了用户参与度的改进。
在ILSVRC和COCO 2015竞赛中，Faster R-CNN和RPN是ImageNet检测，ImageNet定位，COCO检测和COCO分割中几个第一名参赛作品[18]的基础。RPN完全从数据中学习region proposal，因此很容易从更深、更具表达性的特征(例如[18]中采用的101层残差网络)中获益。Faster R-CNN和RPN也被这些比赛中的其他几个主要参赛者所使用。这些结果表明，我们的方法不仅是一个实用合算的解决方案，而且是一个提高目标检测精度的有效方法。
有大量关于object proposal的文献。综合调查和比较object proposal方法可以在[19]，[20]，[21]中找到。广泛使用的object proposal方法包括基于分组超像素(例如，selective search[4]，CPMC[22]，MCG[23])和那些基于滑动窗口的方法(例如窗口中的目标[24]，EdgeBoxes[6])。object proposal方法做为独立于检测器(例如，selective search[4]目标检测器，R-CNN[5]和Fast R-CNN[2])的外部模块使用。
R-CNN方法[5]端到端的训练CNN，将region proposal分类为目标类别或背景。R-CNN主要作为分类器，并不能预测目标边界(除了通过边框回归进行改进)。其精度取决于region proposal模块的性能(参见[20]中的比较)。一些论文提出了使用深度网络来预测目标边框的方法[25]，[9]，[26]，[27]。在OverFeat方法[9]中，训练一个全连接层来预测定位任务的边框坐标，来推断单个目标。然后将全连接层变成卷积层，用于检测多个类别的目标。MultiBox方法[26]，[27]从网络中生成region proposal，网络最后的全连接层同时预测多个类别无关的边框，并泛化了OverFeat“单边框”的方式。这些类别无关的边框当作R-CNN的region proposal[5]。与我们的全卷积方案相比，MultiBox proposal网络适用于单张图像裁剪或大图像的多个裁剪(例如224×224)。MultiBox在region proposal和检测网络之间不共享特征。稍后在我们的方法上下文中会讨论OverFeat和MultiBox。与我们的工作同时进行的，DeepMask方法[28]是为学习分割proposal而开发的。
共享卷积计算[9]，[1]，[29]，[7]，[2]已经越来越受到人们的关注，因为它可以有效而准确地进行视觉识别。OverFeat论文[9]计算图像金字塔的卷积特征用于分类，定位和检测。共享卷积feature maps的自适应大小池化(SPP)[1]被开发用于有效的基于区域的目标检测[1]，[30]和语义分割[29]。Fast R-CNN[2]能够在共享卷积特征上进行端到端检测器训练，并显示出令人信服的精度和速度。
我们的目标检测系统，称为Faster R-CNN，由两个模块组成。第一个模块是proposalregion的深度全卷积网络，第二个模块是使用proposal的region的Fast R-CNN检测器[2]。整个系统是一个单个的，统一的目标检测网络(图2)。使用最近流行的神经网络术语“注意力”[31]机制，RPN模块告诉Fast R-CNN模块看哪里。在第3.1节中，我们介绍了region proposal网络的设计和特性。在第3.2节中，我们开发了训练带特征共享的两个模块的算法。
region proposal网络(RPN)以任意大小的图像作为输入，输出一组矩形的object proposals，每个proposal都有一个目标得分。我们用全卷积网络[7]对这个过程进行建模，这将在本节进行描述。因为我们的最终目标是与Fast R-CNN目标检测网络[2]共享计算，所以我们假设两个网络共享一组共同的卷积层。在我们的实验中，我们研究了具有5个共享卷积层的Zeiler和Fergus模型[32]和具有13个共享卷积层的Simonyan和Zisserman模型[3]。
为了生成region proposal，我们在最后的共享卷积层输出的卷积feature map上滑动一个小网络。这个小网络将输入卷积feature map的n×n空间窗口作为输入。每个滑动窗口映射到一个低维特征(ZF为256维，VGG为512维，后面是ReLU[33])。这个特征被输入到两个兄弟全连接层——一个边框回归层(reg)和一个边框分类层(cls)。在本文中，我们使用n=3，注意输入图像上的实际感受野是很大的(ZF和VGG分别为171和228个像素)。图Figure 3(左)描述了这个小型网络的一个位置。请注意，因为小网络以滑动窗口方式运行，所有空间位置共享全连接层(其实就是卷积层)。这种架构通过一个n×n卷积层，后面是两个1×1卷积层(分别用于reg和cls)自然地实现。
在每个滑动窗口位置，我们同时预测多个region proposal，其中每个位置可能proposals的最大数目表示为k。因此，reg层具有4k个输出，编码k个边框的坐标，cls层输出2k个分数，估计每个proposal是目标或不是目标的概率。k个proposals根据 我们称之为anchors的k个边框 参数化。anchor位于所讨论的滑动窗口的中心，并与一个尺寸和长宽比相关(图Figure 3左)。默认情况下，我们使用3个尺寸和3个长宽比，在每个滑动位置产生k=9个anchor。对于大小为W×H(通常约为2400)的卷积feature map，总共有WHk个anchors。
我们的方法的一个重要特性是它是平移不变的，无论是在anchor还是根据anchor计算region proposal的函数。如果在图像中平移目标，proposal应该平移，并且同样的函数应该能够在任一位置预测proposal。我们的方法保证了平移不变特性。作为比较，MultiBox方法[27]使用k-means生成800个anchors，这不是平移不变的。所以如果平移目标，MultiBox不保证会生成相同的proposal。
平移不变性也减小了模型的大小。MultiBox有(4+1)×800维的全连接输出层，而我们的方法在k=9个anchor的情况下有(4+2)×9维的卷积输出层。因此，对于VGG-16，我们的输出层具有$2.8×10^4$个参数(对于VGG-16为512×(4+2)×9)，比MultiBox输出层的$6.1×10^6$个参数少了两个数量级(对于MultiBox [27]中的GoogleNet[34]为1536×(4+1)×800)。如果考虑到特征投影层，我们的proposal层仍然比MultiBox少一个数量级。我们期望我们的方法在如PASCAL VOC等小数据集上有更小的过拟合风险。
我们的anchor设计提出了一个新的方案来解决多尺寸(和长宽比)。如图Figure 1所示，多尺寸预测有两种流行的方法。第一种方法是基于图像/特征金字塔，例如DPM[8]和基于CNN的方法[9]，[1]，[2]中。图像在多个尺寸上进行缩放，并且针对每个尺寸(图Figure 1(a))计算feature map(HOG[8]或深卷积特征[9]，[1]，[2])。这种方法通常是有用的，但是非常耗时。第二种方法是在feature map上使用多尺寸(和/或长宽比)的滑动窗口。例如，在DPM[8]中，使用不同的滤波器大小(例如5×7和7×5)分别对不同长宽比的模型进行训练。如果用这种方法来解决多尺寸问题，可以把它看作是一个“滤波器金字塔”(图1(b))。第二种方法通常与第一种方法联合采用[8]。
作为比较，我们的基于anchor的方法建立在anchors金字塔上，这更划算。我们的方法分类和回归 多尺寸和长宽比的anchors边框。它只依赖单一尺寸的图像和feature map，并使用单一尺寸的滤波器(feature map上的滑动窗口)。我们通过实验来展示这个方案解决多尺寸和大小的效果(表Table 8)。
由于这种基于anchors的多尺寸设计，我们可以简单地使用在单尺寸图像上计算的卷积特征，Fast R-CNN检测器也是这样做的[2]。多尺寸anchors设计是共享特征的关键组件，不需要额外的成本来处理尺寸。
为了训练RPN，我们为每个anchor分配一个二值类别标签(是目标或不是目标)。我们给两种anchors分配一个正标签：(i)与ground-truth边框有最高交并比(IoU)的anchor，或者(ii)与ground-truth的IoU超过0.7 的anchor。注意，单个ground-truth边框可以为多个anchors分配正标签。通常第二个条件足以确定正样本；但我们仍然采用第一个条件，因为在一些极少数情况下，第二个条件可能找不到正样本。对于，如果一个anchor与所有的ground-truth边框的IoU比率低于0.3，我们给这个非正的anchor分配一个负标签。既不正面也不负面的anchor不会贡献到训练目标函数。
根据这些定义，我们按照Fast R-CNN[2]中的多任务损失最小化一个目标函数。我们对图像的损失函数定义为： $$ L({p_i},{t_i})=\frac 1 {N_{cls}}\sum_i L_{cls}(p_i,p^∗_i)+λ \frac 1 {N_{reg}}\sum_ip^∗_i L_{reg}(t_i,t^∗_i) \ \tag 1 $$ 这里，i是一个mini-batch数据中anchor的索引，$p_i$是anchor i作为预测为目标的概率。如果anchor为正，ground-truth标签$p^_i$为1，如果anchor为负，则为0。$t_i$是表示边框4个参数化坐标预测的向量，而$t^i$是与正anchor相关的ground-truth边界框的向量。分类损失$L{cls}$是两个类别上(目标或不是目标)的对数损失。对于回归损失，我们使用$L_{reg}(t_i,t^_i)=R(t_i−t^_i)$，其中R是在[2]中定义的鲁棒损失函数(smooth L1)。$p^iL{reg}$项表示回归损失仅对于正anchors激活，否则无效($p^_i=0$)。cls和reg层的输出分别由{$p_i$}和{$t_i$}组成。
这两个项用$N_{cls}$和$N_{reg}$进行归一化，并由一个平衡参数λ加权。在我们目前的实现中(如在发布的代码中)，公式(1)中的cls项通过mini-batch数据的大小(即$N_{cls}=256$)进行归一化，reg项根据anchor位置的数量(即，$N_{reg}∼2400$)进行归一化。默认情况下，我们设置λ=10，因此cls和reg项的权重大致相等。我们通过实验显示，结果对宽范围的λ值不敏感(表Table 9)。我们还注意到，上面的归一化不是必需的，可以简化。
对于边框回归，我们采用[5]中4个坐标的参数化：
$$ t_x=(x−x_a)/w_a, \ \ \ t_y=(y−y_a)/h_a, \ t_w=log(w/w_a),\ \ \ t_h=log(h/h_a), \ t^_x=(x∗−x_a)/w_a,\ \ \ t^_y=(y∗−y_a)/h_a, \ t^∗_w=log(w^∗/w_a),\ \ \ t^∗_h=log(h^∗/h_a), \tag 2 $$
其中，x，y，w和h表示边框的中心坐标及其宽和高。变量$x$，$x_a$和$x^*$分别表示预测边框，anchor边框和ground-truth边框(同样地对于y,w,h)。这可以被认为是从anchor到邻近的ground-truth边框的回归。
然而，我们的方法通过与之前的基于RoI(感兴趣区域)方法[1]，[2]不同的方式来实现边框回归。在[1]，[2]中，对任意大小的RoI池化的特征执行边框回归，并且回归权重由区域所有的尺寸共享。在我们的公式中，用于回归的特征在feature map上 具有相同的空间大小(3×3)。为了对不同的尺寸大小负责，学习一组k个边框回归器。每个回归器负责一个尺寸和一个长宽比，而k个回归器不共享权重。因此，由于anchor的设计，即使特征具有固定的尺寸/比例，仍然可以预测各种尺寸的边框。
RPN可以通过反向传播和随机梯度下降(SGD)[35]进行端对端训练。我们遵循[2]的“以图像为中心”的采样策略来训练这个网络。每个mini-batch数据都从包含许多正正样本和负样本anchors的单张图像中产生。优化所有anchors的损失函数进行是可能的，但是这样会偏向于负样本，因为它们是占主导地位的。取而代之的是，我们在图像中随机采样256个anchors，计算一个mini-batch数据的损失函数，其中采样的正负anchors的比率接近1:1。如果图像中的正样本少于128个，我们使用负样本填充mini-batch。
我们通过均值为0,标准差为0.01高斯分布随机初始化所有新层的权重。所有其他层(即共享卷积层)通过预训练的ImageNet分类模型[36]来初始化，如同标准实践[5]。我们精调ZF网络的所有层，以及VGG网络的conv3_1及其之上的层以节省内存[2]。在PASCAL VOC数据集上，我们使用0.001的学习率，迭代60k个mini-batches;使用0.0001下一个20k mini-batches。我们使用0.9的动量和0.0005的权重衰减[37]。我们的实现使用Caffe[38]。
到目前为止，我们已经描述了如何训练用于region proposal生成的网络，没有考虑使用这些proposals的基于区域的目标检测CNN。对于检测网络，我们采用Fast R-CNN[2]。接下来我们介绍一些算法，学习由RPN和Fast R-CNN组成的具有共享卷积层的统一网络(图2)。
独立的训练RPN和Fast R-CNN将以不同的方式修改卷积层。因此，我们需要开发一种允许在两个网络之间共享卷积层的技术，而不是学习两个独立的网络。我们讨论3种方法来训练具有共享特征的网络：
(i)交替训练。在这个解决方案中，我们首先训练RPN，并使用这些proposal来训练Fast R-CNN。由Fast R-CNN精调的网络然后被用于初始化RPN，并且重复这个过程。这是本文所有实验中使用的解决方案。
(ii) 近似联合训练。在这个解决方案中，RPN和Fast R-CNN网络在训练期间合并成一个网络，如图Figure 2所示。在每次SGD迭代中，前向传递生成的region proposals，在训练Fast R-CNN检测器将这看作是固定的、预计算的proposals。反向传播像往常一样进行，对于共享层，组合来自RPN损失和Fast R-CNN损失的反向传播信号。这个解决方案很容易实现。但是这个解决方案忽略了关于proposal边框的坐标(也是网络响应)的导数，因此是近似的。在我们的实验中，发现这个方案产生了相当的结果，与交替训练相比，训练时间减少了大约25−50%。这个解决方法包含在我们发布的Python代码中。
(iii) 非近似的联合训练。如上所述，由RPN预测的边框也是输入的函数。Fast R-CNN中的RoI池化层[2]接受卷积特征以及预测的边框作为输入，所以理论上有效的反向传播求解器也应该包括关于边框坐标的梯度。在上述近似联合训练中，这些梯度被忽略。在一个非近似的联合训练解决方案中，我们需要一个关于边框坐标可微的RoI池化层。这是一个重要的问题，可以通过[15]中提出的“RoI变形”层给出解决方案，这超出了本文的范围。
在本文中，我们采用实用的四步训练算法，通过交替优化学习共享特征。在第一步中，我们按照3.1.3节的描述训练RPN。该网络使用ImageNet的预训练模型进行初始化，并针对region proposal任务进行了端到端的精调。在第二步中，我们使用由第一步RPN生成的proposal，由Fast R-CNN训练单独的检测网络。该检测网络也由ImageNet的预训练模型进行初始化。此时两个网络不共享卷积层。在第三步中，我们使用检测器网络来初始化RPN训练，但是我们固定共享的卷积层，并且只对RPN特有的层进行精调。现在这两个网络共享卷积层。最后，保持共享卷积层的固定，我们对Fast R-CNN的独有层进行精调。因此，两个网络共享相同的卷积层并形成统一的网络。类似的交替训练可以运行更多的迭代，但是我们只观察到微不足道的提升。
我们在单尺寸图像上训练和测试region proposal和目标检测网络[1]，[2]。我们重新缩放图像，使得它们的短边是s=600像素[2]。多尺寸特征提取(使用图像金字塔)可能会提高精度，但不会表现出速度与精度的良好折衷[2]。在重新缩放的图像上，最后卷积层上的ZF和VGG网络的总步长为16个像素，典型的PASCAL图像调整之前(〜500×375)，因此实际总步长为约为10个像素，即使如此大的步长也能提供良好的效果，尽管步长更小，精度可能会进一步提高。
对于anchors，我们使用了3种尺寸，边框面积分别为$128^2$，$256^2$和$512^2$个像素，以及1:1，1:2和2:1 3种长宽比。这些超参数不是针对特定数据集仔细选择的，我们将在下一节中提供有关其作用的消融实验。如上所述，我们的解决方案不需要图像金字塔或滤波器金字塔来预测多个尺寸的区域，节省了大量的运行时间。图Figure 3(右)显示了我们的方法在广泛的尺寸和长宽比方面的能力。表Tabile 1显示了使用ZF网络的每个anchor学习到的平均proposal大小。我们注意到，我们的算法允许预测出比潜在感受野更大的目标。这样的预测不是不可能的——如果只有目标的中间部分是可见的，那么仍然可以粗略地推断出目标的范围。
跨越图像边界的anchors 边框需要小心处理。在训练过程中，我们忽略了所有的超出图像边界anchors，所以不会贡献损失。对于一个典型的1000×600的图像，总共会有大约20000(≈60×40×9)个anchor。跨界anchor忽略后，每张图像约有6000个anchors用于训练。如果训练时不忽略越界异常得anchors，则会在目标函数中引入大的，难以纠正的误差项，且训练不会收敛。但在测试过程中，我们仍然将全卷积RPN应用于整张图像。这可能会产生跨边界的proposal边框，我们裁剪到图像边界。
一些RPN proposal互相之间高度重叠。为了减少冗余，我们使用cls分数对region proposal采取非极大值抑制(NMS)。我们将NMS的IoU阈值固定为0.7，这就给每张图像留下了大约2000个region proposal。正如我们将要展示的那样，NMS不会损害最终的检测准确性，但会大大减少proposal的数量。在NMS之后，我们使用前N个region proposal来进行检测。接下来，我们使用2000个RPN proposal对Fast R-CNN进行训练，但在测试时，评估不同数量的proposals。(注:测试时的proposals数量是300)
我们在PASCAL VOC 2007检测基准数据集[11]上全面评估了我们的方法。这个数据集包含20个目标类别上大约5000张训练评估图像和5000张测试图像。我们还提供了一些在PASCAL VOC 2012基准数据集上的模型测试结果。对于ImageNet预训练网络，我们使用具有5个卷积层和3个全连接层的ZF网络[32]的“fast”版本以及具有13个卷积层和3个全连接层的公开的VGG-16模型[3]。我们主要评估检测的平均精度均值(mAP)，因为这是检测目标的实际指标(而不是关注object proposal代理度量)。
表Table 2(顶部)显示了使用各种region proposal方法进行训练和测试的Fast R-CNN结果。这些结果检测网络使用ZF网络。对于Selective Search(SS)[4]，我们通过“fast”模式生成约2000个proposal。对于EdgeBoxes(EB)[6]，我们通过调整默认EB设置IoU为0.7 生成proposals。SS在Fast R-CNN框架下的mAP为58.7%，EB的mAP为58.6%。RPN与Fast R-CNN取得了有竞争力的结果，使用300个proposal，mAP为59.9%。由于共享卷积计算，使用RPN比使用SS或EB产生了一个更快的检测系统；较少的proposals也减少了分区域(region-wise)的全连接层成本(表Table 5)。
为了研究RPN作为proposal方法的性能，我们进行了几项消融研究。首先，我们显示了RPN和Fast R-CNN检测网络共享卷积层的效果。为此，我们在四步训练过程的第二步之后停止训练。使用单独的网络将结果略微减少到58.7%(RPN+ZF，非共享，表Table 2)。我们观察到，这是因为在第三步中，当使用检测器精调的特征来精调RPN时，proposal质量得到了改善。
接下来，我们分析RPN对训练Fast R-CNN检测网络的影响。为此，我们通过使用2000个SS proposal和ZF网络来训练Fast R-CNN模型。我们固定这个检测器，并通过改变测试时使用的region proposals 来评估检测的mAP。在这些消融实验中，RPN不与检测器共享特征。
在测试阶段用300个RPN proposal替换SS proposal得到了56.8%的mAP。mAP的损失是因为训练/测试proposal不一致。这个结果作为以下比较的基准。
有些令人惊讶的是，RPN在测试时使用排名最高的100个proposal仍然会导致有竞争力的结果(55.1%)，表明排名靠前的RPN proposals是精准的。另一个极端，使用排名靠前的6000个RPN proposals(无NMS)具有相当的mAP(55.2%)，这表明NMS不会损害检测mAP并可能减少误报。
接下来，我们通过在测试时分别关闭RPN的cls和reg输出来调查RPN的作用。当cls层在测试时被移除(因此不使用NMS/排名)，我们从未评分的区域中随机采样N个proposals。当N=1000(55.8%)时，mAP几乎没有变化，但是当N=100时，会大大降低到44.6%。这表明cls 评分对排名最高的proposal的准确性负责。
另一方面，当在测试阶段移除reg层(所以proposals变成anchor边框)时，mAP将下降到52.1%。这表明高质量的proposals主要是由于对边框做了回归。anchor边框虽然具有多个尺寸和长宽比，但不足以进行准确的检测。
我们还单独评估了更强大的网络对RPN proposal质量的影响。我们使用VGG-16来训练RPN，仍然使用上述的SS+ZF检测器。mAP从56.8%(使用RPN+ZF)提高到59.2%(使用RPN+VGG)。这是一个很有前景的结果，因为这表明RPN+VGG的proposal质量要好于RPN+ZF。由于RPN+ZF的proposal与SS相当(当一致用于训练和测试时，都是58.7%)，所以我们可以预期RPN+VGG比SS更好。以下实验验证了这个假设。
表Table 3显示了VGG-16的proposal和检测结果。使用RPN+VGG，非共享特征的结果是68.5%，略高于SS的基准。如上所示，这是因为RPN+VGG生成的proposal比SS更精确。与预先定义的SS不同，RPN是主动训练的并可以从更好的网络中受益。对于特征共享的变种，结果是69.9%——比SS强基准更好，但几乎是零成本的proposal。我们在PASCAL VOC 2007和2012的训练评估数据集上进一步训练RPN和检测网络。该mAP是73.2%。图Figure 5显示了PASCAL VOC 2007测试集的一些结果。在PASCAL VOC 2012测试集(表Table 4)中，我们的方法在VOC 2007的trainval+test和VOC 2012的trainval的联合数据集上训练的模型取得了70.4%的mAP。表Table 6和表Table 7显示了详细的数字。
在表Table 5中我们总结了整个目标检测系统的运行时间。根据图像内容不同SS需要1-2秒(平均大约1.5s)，而使用VGG-16的Fast R-CNN在2000个SS proposal上需要320ms(如果在全连接层上使用SVD[2]，则需要223ms)。我们的VGG-16系统在proposal和检测上总共需要198ms。在共享卷积特征的情况下，单独的RPN只需要10ms计算附加层。我们的区域计算也较低，这要归功于较少的proposals(每张图像300个)。使用ZF网络的系统，帧率为17fps。
在表Table 8中，我们研究anchors的设置。默认情况下，我们使用3个尺寸和3个长宽比(表69.9%的mAP)。如果在每个位置只使用一个anchor，那么mAP的下降幅度将是3−4%。如果使用3个尺寸(1个长宽比)或3个长宽比(1个尺寸)，则mAP更高，表明使用多种尺寸的anchors作为回归参考是有效的解决方案。在这个数据集上，仅使用1个长宽比、3个尺寸(69.8%)与使用3个长宽比、3个尺寸一样好，这表明尺寸和长宽比不是检测准确度的解决维度。但我们仍然在设计中采用这两个维度来保持我们的系统灵活性。
在表Table 9中，我们比较了公式(1)中λ的不同值。默认情况下，我们使用λ=10，这使方程(1)中的两个项在归一化之后大致相等地加权。表9显示，当λ在大约两个数量级(1到100)的范围内时，我们的结果只是稍微受到影响(∼1%∼1%)。这表明结果对宽范围内的λ不敏感。
接下来，我们使用ground-truth边框来计算不同IoU比率的proposals召回率。值得注意的是，Recall-to-IoU度量与最终的检测精度的相关性弱[19,20,21]。使用这个指标来诊断proposal方法比评估proposal方法更合适。
在图Figure 4中，我们显示了使用300，1000和2000个proposal的结果。我们与SS和EB进行比较，N个proposal是根据这些方法产生的置信度排名前N的proposal。从图中可以看出，当proposal数量从2000个减少到300个时，RPN方法表现优雅。这就解释了为什么RPN在使用300个proposal时具有良好的最终检测mAP。正如我们之前分析过的，这个属性主要归因于RPN的cls项。当proposals较少时，SS和EB的召回率下降的比RPN更快。
OverFeat论文[9]提出了一种在卷积feature map的滑动窗口上使用回归器和分类器的检测方法。OverFeat是一个一阶段，类别相关的检测流程，而我们的是两阶段级联，包括类别无关的proposal和类别相关的检测。在OverFeat中，分区域的特征来自一个尺寸金字塔上单长宽比的滑动窗口。这些特征用于同时确定目标的位置和类别。在RPN中，这些特征来自正方形(3×3)滑动窗口，并且预测不同尺寸和长宽比anchors 关联的proposals。虽然这两种方法都使用滑动窗口，但region proposals任务只是Faster R-CNN的第一阶段——下游的Fast R-CNN检测器会致力于对proposals进行改善。在我们级联的第二阶段，来自proposals边框的分区域的特征自适应地池化[1]，[2]，更好的覆盖区域的特征。我们相信这些功能会带来更准确的检测结果。
为了比较一阶段和两阶段系统，我们通过一阶段Fast R-CNN来模拟OverFeat系统(从而也规避了实现细节的其他差异)。在这个系统中，“proposals”是3个尺寸(128，256，512)和3个长宽比(1:1，1:2，2:1)的密集滑动窗口。训练Fast R-CNN从这些滑动窗口中预测类别相关的评分和回归边框位置。由于OverFeat系统采用图像金字塔，我们也使用从5种尺寸图像中提取的卷积特征进行评估。我们使用[1]，[2]中5种尺寸。
表Table 10比较了两阶段系统和一阶段系统的两个变种。使用ZF模型，一阶段系统具有53.9%的mAP。这比两阶段系统(58.7%)低4.8%。这个实验验证了级联region proposals和目标检测的有效性。在文献[2]，[39]中报道了类似的观察结果，在这两篇论文中，用滑动窗取代SS region proposals会导致约6%的退化。我们也注意到，一阶段系统更慢，因为它产生了更多的proposals。
我们在Microsoft COCO目标检测数据集[12]上提供了更多的结果。这个数据集包含80个目标类别。我们用训练集上的8万张图像，验证集上的4万张图像以及测试开发集上的2万张图像进行实验。我们评估了IoU∈[0.5:0.05:0.95]的平均mAP(COCO的标准度量，简称为mAP@[.5,.95])和mAP@0.5(PASCAL VOC的度量)。
我们的系统对这个数据集做了一些小的改动。我们在8 GPU实现上训练我们的模型，mini-batch的实际数量RPN为8(每个GPU 1个)、Fast R-CNN为16(每个GPU 2个)。RPN步骤和Fast R-CNN步骤都以0.003的学习率进行24万次迭代训练，然后以0.0003的学习率进行8万次迭代。我们修改了学习率(从0.003开始而不是0.001)，因为mini-batch大小发生了变化。对于anchor，我们使用3个长宽比和4个尺寸(增加$64^2$)，这主要是受处理这个数据集上的小目标激发。此外，在我们的Fast R-CNN步骤中，负样本定义为与ground-truth边框的最大IOU在[0，0.5)区间内的样本，而不是[1]，[2]中使用的[0.1,0.5)之间。我们注意到，在SPPnet系统[1]中，在[0.1，0.5)中的负样本用于网络精调，[0,0.5)中的负样本仍然在带困难负样本挖掘的SVM步骤中被访问。但是Fast R-CNN系统[2]放弃了SVM步骤，所以**[0,0.1]中的负样本都不会被访问**。包括这些**[0,0.1)的样本**，在Fast R-CNN和Faster R-CNN系统在COCO数据集上改进了mAP@0.5(但对PASCAL VOC的影响可以忽略不计)。
其余的实现细节与PASCAL VOC相同。特别的是，我们继续使用300个proposal和单一尺寸(s=600)测试。COCO数据集上的测试时间仍然是大约200ms处理一张图像。
在表11中，我们首先报告了使用本文实现的Fast R-CNN系统[2]的结果。我们的Fast R-CNN基准在test-dev数据集上有39.3%的mAP@0.5，比[2]中报告的更高。我们推测造成这种差距的原因主要是由于负样本的定义以及mini-batch大小的变化。我们也注意到mAP@[.5，.95]仅仅相当。
接下来我们评估我们的Faster R-CNN系统。使用COCO训练集训练，在COCO测试开发集上Faster R-CNN有42.1%的mAP@0.5和21.5%的mAP@[0.5，0.95]。在相同协议下与Fast R-CNN相比，mAP@0.5要高2.8%，mAP@[.5, .95]要高2.2%(表Table 11)。这表明，在更高的IoU阈值上，RPN对提高定位精度表现出色。使用COCO训练验证集训练，在COCO测试开发集上Faster R-CNN有42.7%的mAP@0.5和21.9%的mAP@[.5, .95]。图Figure 6显示了MS COCO测试开发数据集中的一些结果。
我们已经证明，由于RPN通过神经网络完全学习了region proposal，Faster R-CNN可以从更好的特征中受益更多。即使将充分增加深度到100层以上[18]，这种观察仍然是有效的。仅用101层残差网络(ResNet-101)替换VGG-16，Faster R-CNN系统就将mAP从41.5/21.5(VGG-16)增加到48.4%/27.2%(ResNet-101)。与其它改进正交于Faster R-CNN，He et al.[18]在COCO测试开发数据集上获得了**单模型55.7%/34.9%的结果和一个强化的59.0%/37.4%**的结果，在COCO 2015目标检测竞赛中获得了第一名。同样的系统[18]也在ILSVRC 2015目标检测竞赛中获得了第一名，超过第二名8.5%的绝对值。RPN也是ILSVRC2015定位和COCO2015分割竞赛第一名获奖记录的基石，详情请分别参见[18]和[15]。
大规模数据对改善深度神经网络至关重要。接下来，我们研究MS COCO数据集如何帮助改进在PASCAL VOC上的检测性能。
作为一个简单的基准，我们直接在PASCAL VOC数据集上评估COCO检测模型，而无需在任何PASCAL VOC数据上进行精调。这种评估是可能的，因为COCO类别是PASCAL VOC上类别的超集。在这个实验中忽略COCO专有的类别，softmax层仅在20个类别和背景上执行。这种设置下PASCAL VOC 2007测试集上的mAP为76.1%(表Table 12)。即使没有利用PASCAL VOC的数据，这个结果也好于在VOC07+12(73.2%)上训练的模型的结果。
然后我们在VOC数据集上对COCO检测模型进行精调。在这个实验中，COCO模型代替了ImageNet的预训练模型(用于初始化网络权重)，Faster R-CNN系统按3.2节所述进行精调。这样做在PASCAL VOC 2007测试集上可以达到78.8%的mAP。额外的来自COCO集合的数据增加了5.6%的mAP。表Table 6显示，在PASCAL VOC 2007上，使用COCO+VOC训练的模型在每个类别上都最好的AP值。在PASCAL VOC 2012测试集(表Table 12和表Table 7)中也观察到类似的改进。我们注意到获得这些强大结果的测试速度仍然是每张图像200ms左右。
我们已经提出了RPN来高效，准确的生成region proposal。通过与下游检测网络共享卷积特征，region proposal步骤几乎是零成本的。我们的方法使统一的，基于深度学习的目标检测系统能够以接近实时的帧率运行。学习到的RPN也提高了region proposal的质量，从而提高了整体的目标检测精度。
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R-CNN：首先生成约2000个‘region proposals’，针对每个region proposal生成feature map，通过feature map分别训练分类器和图像边框；
Fast R-CNN：首先生成约2000个‘region proposals’，针对整张图像训练feature map，将所有‘region proposals’投射到feature map上形成proposal feature map，使用proposal feature map一站式训练分类器和图像边框；
Faster R-CNN：针对整张图像生成feature map，使用feature map通过region proposal网络生成约2K‘region proposals’，将所有‘region proposals’投射到feature map上形成proposal feature map，使用proposal feature map一站式训练分类器和图像边框。
区域建议网络旨在通过conv layer的feature map在原图的基础上训练出‘region proposal’，也就是可能包含目标的region proposal。区域建议网络实现步骤如下：
1、在60*40*512 feature map的基础上做3*3的same卷积(猜测有512个滤波器，卷积后apply relu函数)，对于60*40中的每一个pixel，找到原始图像上对应的部分，并在该部分覆盖9个anchor，anchor的形状见下图图右。该步骤可产生~2w(60*40*9)个anchors；
2、去除超出原始图像区域的anchors，剩余~6000个anchors；
3、对于前景最高得分anchor，通过非极大抑制法删除与起、其IOU>0.7的anchor，剩余~2000个anchors；
4、区域建议网络训练
-
网络自变量：2000个anchor样本，512维feature
-
网络因变量：anchor中有无目标、anchor位置大小x、y、w、h
-
正样本：与Ground Truth 的IOU>0.7; 负样本：与Ground Truth 的IOU<0.3
-
batch_size = 256, 128正样本，128负样本，正样本少于128时用负样本补全
RPN loss
$L(p_i, t_i) = \underbrace{\frac 1 {N_{cls}} \sum_iL_{cls}(p_i, p^i)}{object/no\ object\ classifier} + \underbrace{\lambda \frac 1 {N_{reg}} \sum_i p^iL{reg}(t_i, t^*i)}{box\ regressor} $
对于anchor中有无目标的分类，分数输出采用的是softmax函数。损失函数标注如下：
-
$p^*_i$ ：grouth-truth分类标签，0或1 -
$p_i$ : 预测分类标签，0或1 -
${N_{cls}}$ ：batch size
对于region proposal位置大小x、y、w、h的回归，损失函数标注如下：
-
$t_i$ ：从region proposal 到预测ground truth变换的4个预测参数，i=x,y,w,h -
$t^*_i$ ：从region proposal 到ground truth变换的4个grouth-truth参数，i=x,y,w,h -
$N_{reg}$ ：建议区域个数，～2000
$t_w^* = log(w^/w_a),\ t_h = log(h^/h_a)$
anchors是非常关键的点，在工程中对于每个卷积网络中最后一层特征图中的每个点(anchor)都产生9个anchors(固定如下)。其中每行的4个值[x1,y1,x2,y2]代表矩形左上和右下角点坐标。9个矩形共有3种形状，长宽比为大约为：width:height= [1:1, 1:2,2:1]三种，如图6。实际上通过anchors就引入了检测中常用到的多尺寸方法。
最终的anchors其实是最后一层特征图中的anchor映射到原始图像中的点作为中心点；如下的9个区域坐标代表形状的矩形区域。
[[ -84. -40. 99. 55.]
[-176. -88. 191. 103.]
[-360. -184. 375. 199.]
[ -56. -56. 71. 71.]
[-120. -120. 135. 135.]
[-248. -248. 263. 263.]
[ -36. -80. 51. 95.]
[ -80. -168. 95. 183.]
[-168. -344. 183. 359.]]
- proposal生成方法按准确度排序：RPN+VGG > RPN+AlexNet > Selective search；
- proposal生成方法按生成时间排序：Selective search > RPN+VGG > RPN+AlexNet ；
- 基于proposal的有无物体得分，对propoal进行非极大值抑制不会降低准确率；
- RPN的Regression layer是准确生成proposal的关键；
- RPN和faster R-cnn detector共享参数的mAP优于不共享参数的mAP；
- 使用RPN方法，预测时每张图选取top300个proposal即可保障准确率；
- anchors的设置使用3个scale和3个ratios时MAP最优；
- RPN loss中回归的权重λ取值大小对mAP影响不大
- 3.3节中提到“Even such a large stride provides good results, though accuracy may be further improved with a smaller stride” ，小步长效果为什么更好？